• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권1호
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• pp.27-32
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• 2006

Verbal communication is the most commonly used mean of communication. A spoken word carries a lot of informations about speakers and their emotional states. In this paper we designed a model to recognize emotional states in a speech, a first phase of two phases in developing a toy machine that recognizes emotional states in a speech. We conducted an experiment to extract and analyse the emotional state of a speaker in relation with speech. To analyse the signal output we referred to three characteristics of sound as vector inputs and they are the followings: frequency, intensity, and period of tones. Also we made use of eight basic emotional parameters: surprise, anger, sadness, expectancy, acceptance, joy, hate, and fear which were portrayed by five selected students. In order to facilitate the differentiation of each spectrum features, we used the wavelet transform analysis. We applied ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) in designing an emotion recognition model from a speech. In our findings, inference error was about 10%. The result of our experiment reveals that about 85% of the model applied is effective and reliable.

• 대한조선학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.117-122
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• 2001

함정에 탑재되는 주요장비는 내충격성능을 확인하기 위해 충격시험을 실시하고 계측된 신호는 최대충격가속도, 지속시간, 응답스펙트럼 등 충격응답신호의 신간이력을 분석한다. 그러나 계측된 신호는 배경잡음, 계측기오차, 케이블의 과도운동 등으로 충격성잡음과 백색잡음으로 인한 신호왜곡이 발생할 수 있으므로 충격시험으로부터 정확한 시간이력을 추출하기 위해서는 이러한 잡음을 제거해야 한다. 충격성잡음은 중간값필터를 이용하여 제거하고 백색잡음은 웨이블렛의 계수값을 축소함으로써 잡음이 제거된 충격응답신호의 시간이력으로부터 정도높은 최대충격, 지속시간 및 충격응답스펙트럼이 획득가능하다. 제안된 기법의 타당성을 판단하기 위해 수치 시뮬레이션을 수행한 결과 신호대잡음비가 30dB 이상 향상되었음을 확인하였고, 실제계측된 수중폭발충격신호에 적용시켜 향상된 충격응답스펙트럼을 추출하였다.

• Earthquakes and Structures
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• 제8권6호
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• pp.1463-1480
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• 2015

This research aims to develop an empirical model for simulation of time-varying frequency in earthquake ground motion so as to be used easily in engineering applications. Briefly, 10545 recordings of the Next Generation Attenuation (NGA) global database of accelerograms from shallow crustal earthquakes are selected and binned by magnitude, distance and site condition. Then the wavelet spectrum of each acceleration record is calculated by using one-dimensional continuous wavelet transform, and the frequencies corresponding to the maximum values of the wavelet spectrum at a series of sampling time, named predominant frequencies, are extracted to analyze the variation of frequency content of seismic ground motions in time. And the time-variation of the predominant frequencies of 178 magnitude-distance-site bins for different directions are obtained by calculating the mean square root of predominant frequencies within a bin. The exponential trigonometric function is then use to fit the data, which describes the predominant frequency of ground-motion as a function of time with model parameters given in tables for different magnitude, distance, site conditions and direction. Finally, a practical frequency-dependent amplitude envelope function is developed based on the time-varying frequency derived in this paper, which has clear statistical parameters and can emphasize the effect of low-frequency components on later seismic action. The results illustrate that the time-varying predominant frequency can preferably reflect the non-stationarity of the frequency content in earthquake ground motions and that empirical models given in this paper facilitates the simulation of ground motions.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.653-660
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• 2000

본 논문에서는 대역확산 통신을 위하여 웨이브렛 패킷 영역에서 다중적응필터뱅크를 이용하여 간섭신호를 제거할 수 있는 적응간섭제거기를 제안하고 Monte-Carlo 시뮬레이션을 이용하여 AWGN과 간섭채널에서 LMS와 RLS 적응알고리즘이 적용된 간섭제거기에 따른 대역확산통신시스템의 성능을 분석하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제38권1호
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• pp.48-54
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• 2013

Purpose: This study evaluated the feasibility of using a discrete wavelet transform (DWT) method as a preprocessing tool for visible/near-infrared spectroscopy (VIS/NIRS) with a spectroscopic transmittance dataset for predicting the internal quality of cherry tomatoes. Methods: VIS/NIRS was used to acquire transmittance spectrum data, to which a DWT was applied to generate new variables in the wavelet domain, which replaced the original spectral signal for subsequent partial least squares (PLS) regression analysis and prediction modeling. The DWT concept and its importance are described with emphasis on the properties that make the DWT a suitable transform for analyzing spectroscopic data. Results: The $R^2$ values and root mean squared errors (RMSEs) of calibration and prediction models for the firmness, sugar content, and titratable acidity of cherry tomatoes obtained by applying the DWT to a PLS regression with a set of spectra showed more enhanced results than those of each model obtained from raw data and mean normalization preprocessing through PLS regression. Conclusions: The developed DWT-incorporated PLS models using the db5 wavelet base and selected approximation coefficients indicate their feasibility as good preprocessing tools by improving the prediction of firmness and titratable acidity for cherry tomatoes with respect to $R^2$ values and RMSEs.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1125-1134
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• 2007

본 논문에서는 가보 웨이블릿(Gabor Wavelet)을 이용한 회전 변화에 무관한 질감 분류 기법을 제안한다. 기존의 방법들은 대용량 질감 데이터베이스에서 낮은 정정분류비(Correct Classification Rate)를 나타내었다. 제안한 방법은 가보 웨이블릿 필터링 된 영상에서 전역 특징 벡터(Global Feature Vector)와 지역 특징행렬(Local Feature Matrix)을 정의하였다. 회전 변화에 무관한 두 가지 특징 그룹을 이용하여 개선된 유사도 측정 판별식(Discriminant)을 정의하였으며, 실험을 통하여 대용량 질감 데이터베이스에 적용한 결과 향상된 정정분류비를 얻을 수 있었다. 또한 질감 영상 스펙트럼의 대칭성을 이용하여 기존의 방법보다 실험회수를 50% 가까이 감소시켰다 결론적으로 112개의 브로다츠(Brodatz) 질감 클래스에서 비교 방법에 따라 차이는 있으나 $2.3%{\sim}15.6%$의 향상된 정정분류비를 얻었다.

• Steel and Composite Structures
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• 제21권6호
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• pp.1183-1210
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• 2016

Viscoelastic sandwich structures (VSSs) are widely used in mechanical equipment, but in the service process, they always suffer from aging which affect the whole performance of equipment. Therefore, aging state recognition of VSSs is significant to monitor structural state and ensure the reliability of equipment. However, non-stationary vibration response signals and weak state change characteristics make this task challenging. This paper proposes a novel method for this task based on adaptive second generation wavelet packet transform (ASGWPT) and multiwavelet support vector machine (MWSVM). For obtaining sensitive feature parameters to different structural aging states, the ASGWPT, its wavelet function can adaptively match the frequency spectrum characteristics of inspected vibration response signal, is developed to process the vibration response signals for energy feature extraction. With the aim to improve the classification performance of SVM, based on the kernel method of SVM and multiwavelet theory, multiwavelet kernel functions are constructed, and then MWSVM is developed to classify the different aging states. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed method, different aging states of a VSS are created through the hot oxygen accelerated aging of viscoelastic material. The application results show that the proposed method can accurately and automatically recognize the different structural aging states and act as a promising approach to aging state recognition of VSSs. Furthermore, the capability of ASGWPT in processing the vibration response signals for feature extraction is validated by the comparisons with conventional second generation wavelet packet transform, and the performance of MWSVM in classifying the structural aging states is validated by the comparisons with traditional wavelet support vector machine.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.237-248
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• 2008

우리나라에서 발생하는 강수량의 특성은 지협적인 원인이기 보다는 해수면 온도와 같은 기상 현상에 많은 영향을 받고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 기상청에서 관측하는 61개 강우관측소의 월강수량과 범지구적 해수면 온도와의 상관관계를 분석하였다. 우리나라 강우량과 범지구적 해수면 온도와의 상관성 분석을 위해 군집분석과 주성분 분석을 통해 월강우량의 주요 성분을 추출하였다. 추출된 월강우량의 주요 성분과 범지구적 해수면 온도와의 상관성 분석을 통해 우리나라의 월강수량은 태평양에서 관측되는 해수면 온도와 통계적으로 유의한 상관관계를 갖는 해수면 온도 구역을 확인할 수 있었다. 또한, 월강수량의 Wavelet Transform 분석을 통해 2년과 4년 사이의 주기에서 강한 주성분을 갖는 것으로 나타났으며, 월강수량의 저빈도 특성을 확인할 수 있었다. 월강수량의 저빈도 주기 성분과 해수면 온도와의 상관성 분석에서 큰 상관성을 갖는 것으로 나타났으며, 이를 통해 해수면 온도를 이용한 강우량의 예측 가능성을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.687-695
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• 2021

최근 국내에서 큰 규모의 지진이 발생하게 되면서 내진설계의 중요성이 크게 증가하였다. 내진설계기준에서는 중요구조물 또는 특수구조물에 대해서는 동적시간이력해석을 수행하도록 규정하고 있다. 이러한 중요 또는 특수 구조물의 내진해석 및 설계에 있어 합리적 설계 입력 지진파를 결정하는 것은 해석 및 설계의 신뢰도를 확보하는데 매우 중요한 요소이다. 내진설계기준에서 합리적 설계 지진파는 해당 지역(단층)의 특성을 반영하면서 동시에 내진 성능 수준별 설계응답스펙트럼을 만족해야 한다. 이러한 요구조건은 해당 지역(단층)에서 계측됐던 실 지진파를 설계응답스펙트럼에 상응하게 수정하여 부분적으로 만족시킬 수 있다. 본 연구에서는 하모닉웨이브릿변환(Harmonic Wavelet Transform)을 이용하여 실 계측 지진파를 기반으로 설계응답스펙트럼에 상응하게 지진파시간이력 수정·생성 하는 방법을 제안하였다. 제안한 기법의 적용성 검토를 위해 경주(2016년)와 포항(2017년)에서 발생했던 각 규모 5.8과 5.4의 지진에 제안된 기법을 적용하여 설계응답스펙트럼에 상응한 지진파시간이력을 수정·생성 하였다

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1731-1733
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• 2015

뇌파는 비선형적이고 비정상적인 특징을 가지므로 주파수 분석법보다는 시간-주파수 분석법을 적용하는 것이 효과적이다. 본 논문은 기존에 제안했던 EIV 기법과 다층신경망을 이용한 뇌파기반 졸음 감지 시스템에 시간-주파수 분석 방법인 이산 웨이블릿 변환을 적용한 졸음 감지 시스템을 제안한다. 또한 운전자의 상태를 기존의 '각성', '천이', '졸음'의 세 가지 상태에 '기타'를 추가하여 네 가지 상태로 분류율을 측정하였으며, 기계 학습을 수행하여 제안한 시스템이 특정 조건에서 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.